基于自适应EEMD样本熵的行星齿轮箱特征提取方法

摘要：

针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和样本熵(Sample Entropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法.首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力.

关键词：行星齿轮箱、聚合经验模态分解(EEMD)、样本熵(SE)、特征提取

所属期刊栏目：31

分类号：TH132.425;TP206+.3

在线出版日期：2018-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：49-55